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Lovart 悄悄大更新,这一次轮到 AI 适应设计师了

Lovart 悄悄大更新,这一次轮到 AI 适应设计师了

Lovart 悄悄大更新,这一次轮到 AI 适应设计师了

现在的 AI 生图有点太强,像 images 2.0 这样的模型,一段 Prompt 敲进去,直接逼真到你怀疑现实的一切。

来自主题: AI资讯
7175 点击    2026-09-02 09:29
都Agent时代了,我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt。

都Agent时代了,我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt。

都Agent时代了,我还是想分享给你这12个我最常用的Prompt。

前两天发了个深度思考的Prompt,没想到大家反馈还挺好,然后也有人说,能不能把过去我写过以及一些最有用的Prompt整理个合集,再给大家分享一下。 然后我就翻了一下,才发现过去几年,确实已经零零散散

来自主题: AI资讯
9227 点击    2026-08-22 13:30
斯坦福、MIT等发布全球最大系统提示词库

斯坦福、MIT等发布全球最大系统提示词库

斯坦福、MIT等发布全球最大系统提示词库

最近来自斯坦福大学、CMU、MIT、UT Austin 等高校和科研机构的研究人员联合发布了全球首个系统提示词库 System Prompt Index(systempromptindex.ai),其中汇集了来自 Claude、ChatGPT 等 400 多款 AI 产品的 1000 余个系统提示词,是目前全球规模最大的 AI 系统提示词库。

来自主题: AI资讯
9574 点击    2026-08-16 00:22
现在写提示词,必须知道什么是Prompt Graph Engineering |最新

现在写提示词,必须知道什么是Prompt Graph Engineering |最新

现在写提示词,必须知道什么是Prompt Graph Engineering |最新

继Loop Engineering、Graph Engineering等概念进入讨论之后,一篇2026年7月底发布的论文又提出了一个更贴近Prompt本身的工程概念:Prompt Graph Engineering,提示词图工程。

来自主题: AI技术研报
10746 点击    2026-08-10 14:41
烧了一万块API后,我找到了同时适用于Fable5和GPT5.6的AI工作流

烧了一万块API后,我找到了同时适用于Fable5和GPT5.6的AI工作流

烧了一万块API后,我找到了同时适用于Fable5和GPT5.6的AI工作流

就是上个月我开源的让Claude Code和Codex搭配使用的Skill搭子的1.4版,当时的定位是把Claude Code出计划然后直接在当前对话调用Codex,不需要复制黏贴,由Fable5自己写交接文档自己从CodeX那读取输出。

来自主题: AI资讯
9394 点击    2026-07-30 10:43
实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了

实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了

实测|3个案例跑通TRAE Work高阶工作流:从Prompt到工作流,我的AI办公终于升级了

经常用AI的人都知道,AI给出的答案质量,很大程度上取决于你提问的方式。这一点,几乎成了当下社交媒体的流量密码。打开各大平台,随处可见兜售各类Prompt的帖子,我们自己的收藏夹里也往往躺着几十套Pr

来自主题: AI资讯
8603 点击    2026-07-26 11:24
OpenAI 官方 Prompt 指南

OpenAI 官方 Prompt 指南

OpenAI 官方 Prompt 指南

本文作者 Eric Provencher,在 OpenAI 负责 Codex 开发者体验(DX),此前是 Repo Prompt 的作者。原文是 OpenAI 官方文档中的 Prompting 指南,以下为逐段中英对照翻译

来自主题: AI资讯
10509 点击    2026-07-12 01:07
GPT-5.6一小时解开50年数学猜想,700词Prompt驾驭64个子Agent

GPT-5.6一小时解开50年数学猜想,700词Prompt驾驭64个子Agent

GPT-5.6一小时解开50年数学猜想,700词Prompt驾驭64个子Agent

昨儿刚出的GPT-5.6,用不到一小时,就完成了一道存在了半个世纪的图论猜想证明。而这道题呢,来头也还真不小,就是大名鼎鼎的循环双覆盖猜想(Cycle Double Cover Conjecture)。

来自主题: AI资讯
9715 点击    2026-07-11 19:34
ICML 2026|小模型也能「指挥」大模型RL后训练:清华&腾讯提出GPS,最高减少69% Rollout成本

ICML 2026|小模型也能「指挥」大模型RL后训练:清华&腾讯提出GPS,最高减少69% Rollout成本

ICML 2026|小模型也能「指挥」大模型RL后训练:清华&腾讯提出GPS,最高减少69% Rollout成本

来自清华大学与腾讯的研究者提出了 Generalizable Predictive Prompt Selection(GPS)。GPS 的做法很直接:先训练一个小型、可泛化的 Prompt Predictive Model(PPM),让它预测不同 prompt 在当前模型下的难度;再根据难度和 batch 多样性选择训练样本,从而减少无效 rollout。

来自主题: AI技术研报
8719 点击    2026-07-11 11:16